ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python 行で Linkup を使用してリアルタイム企業インテリジェンス エンジンを構築する

Python 行で Linkup を使用してリアルタイム企業インテリジェンス エンジンを構築する

Dec 07, 2024 am 08:39 AM

Building a Real-time Company Intelligence Engine with Linkup in Lines of Python

営業電話の数分前に見込み顧客を調査しようとした結果、高価なデータプロバイダーの情報が古いことが判明したことはありませんか?はい、私もです。まさにそれが、私が先週末を費やして何か違うものを構築した理由です。

静的データの問題?

これはよく知られているかもしれないシナリオです:

あなたの営業担当者は、有望な見込み顧客との電話に飛び乗ろうとしています。彼らは、高性能のデータ強化ツールでその会社をすぐに検索し、自信を持って「最近シリーズ A を調達したようですね!」と言いました。気まずい笑い声が聞こえ、続いて「実はあれは2年前のことなんです。先月シリーズCを終了したばかりです。」

ああ。

静的データベースは、どれほど包括的であっても、静的であるという根本的な欠陥が 1 つあります。情報が収集、処理され、利用可能になるまでに、情報はすでに古くなっていることがよくあります。急速に変化するテクノロジーとビジネスの世界では、これは大きな問題です。

異なるアプローチ?

事前に収集されたデータに依存する代わりに、次のことができたらどうでしょうか。

  • ウェブ全体からリアルタイムの情報を取得します
  • 必要なとおりに正確に構築します
  • データの鮮度についてもう心配する必要はありません

これがまさに今日、Linkup の API を使用して構築するものです。一番いいところは?たったの 50 行の Python です。

作ってみましょう! ?

コードを書いてみましょう!ただし、心配しないでください。技術者ではない同僚でも理解できるように、一口サイズに分けて説明します (まあ、ほとんど?)。

1. プロジェクトをセットアップしますか?

まず、プロジェクトを作成し、必要なツールをインストールしましょう:

mkdir company-intel
cd company-intel
pip install linkup-sdk pydantic
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

ここでは特別なことは何もありません。新しいフォルダーを作成し、2 つの魔法の要素をインストールするだけです。データをフェッチする linkup-sdk と、データの見栄えを確認する pydantic です。

2. 知りたいことを定義する?

データの取得を始める前に、企業について実際に知りたいことを定義しましょう。これをあなたのウィッシュリストとして考えてください:

# schema.py - Our data wishlist! ?
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
from enum import Enum

class CompanyInfo(BaseModel):
    # The basics
    name: str = ""                      # Company name (duh!)
    website: str = ""                   # Where they live on the internet
    description: str = ""                # What they do (hopefully not just buzzwords)

    # The interesting stuff
    latest_funding: str = ""   # Show me the money! ?
    recent_news: List[str] = []         # What's the buzz? ?
    leadership_team: List[str]  = []    # Who's running the show? ?
    tech_stack: List[str] = []         # The tools they love ⚡
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

これは、レストランにサンドイッチに何を入れたいかを正確に伝えるようなものです。注文したものを正確に入手できるようにするために pydantic を使用しています!

3. 魔法の機械?✨

ここからは楽しい部分です - すべてを機能させるエンジンです:

# company_intel.py - Where the magic happens! ?
from linkup import LinkupClient
from schema import CompanyInfo
from typing import List

class CompanyIntelligence:
    def __init__(self, api_key: str):
        # Initialize our crystal ball (aka Linkup client)
        self.client = LinkupClient(api_key=api_key)

    def research_company(self, company_name: str) -> CompanyInfo:
        # Craft our research question
        query = f"""
        Hey Linkup! Tell me everything fresh about {company_name}:

        ? The name of the company, its website, and a short description.
        ? Any recent funding rounds or big announcements?
        ? Who's on the leadership team right now?
        ?️ What tech are they using these days?
        ? What have they been up to lately?

        PS: Only stuff from the last 3 months, please!
        """

        # Ask the question and get structured answers
        response = self.client.search(
            query=query,            # What we want to know
            depth="deep",           # Go deep, not shallow
            output_type="structured",  # Give me clean data
            structured_output_schema=CompanyInfo  # Format it like our wishlist
        )

        return response
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

ここで何が起こっているのかを詳しく見てみましょう:

  1. 新しい CompanyIntelligence クラス (派手な名前ですよね?) を作成します
  2. API キー (王国への鍵) を使用して初期化します
  3. 会社名を取得して重要な詳細をすべて返すメソッドを定義します
  4. Linkup に必要なことを正確に伝えるフレンドリーなクエリを作成します
  5. ウィッシュリストに一致するクリーンな構造化データを取り戻します

4. 実稼働対応にする?

次に、チーム全体が使用できる優れた API でラップしましょう:

mkdir company-intel
cd company-intel
pip install linkup-sdk pydantic
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

ここのすごいところ:

  • FastAPI により、HTTP 経由でツールが利用できるようになります (素晴らしい!)
  • 誰でも使用できるシンプルな GET エンドポイント

5. スピンしてみましょう! ?

私たちの作品が実際に動作しているのを見てみましょう:

# schema.py - Our data wishlist! ?
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
from enum import Enum

class CompanyInfo(BaseModel):
    # The basics
    name: str = ""                      # Company name (duh!)
    website: str = ""                   # Where they live on the internet
    description: str = ""                # What they do (hopefully not just buzzwords)

    # The interesting stuff
    latest_funding: str = ""   # Show me the money! ?
    recent_news: List[str] = []         # What's the buzz? ?
    leadership_team: List[str]  = []    # Who's running the show? ?
    tech_stack: List[str] = []         # The tools they love ⚡
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

そして出来上がりです!新鮮なリアルタイムの企業データをすぐに入手できます。

6. 楽しい拡張機能 ?

さらにクールにしたいですか?ここでは、楽しい追加機能をいくつか紹介します:

# company_intel.py - Where the magic happens! ?
from linkup import LinkupClient
from schema import CompanyInfo
from typing import List

class CompanyIntelligence:
    def __init__(self, api_key: str):
        # Initialize our crystal ball (aka Linkup client)
        self.client = LinkupClient(api_key=api_key)

    def research_company(self, company_name: str) -> CompanyInfo:
        # Craft our research question
        query = f"""
        Hey Linkup! Tell me everything fresh about {company_name}:

        ? The name of the company, its website, and a short description.
        ? Any recent funding rounds or big announcements?
        ? Who's on the leadership team right now?
        ?️ What tech are they using these days?
        ? What have they been up to lately?

        PS: Only stuff from the last 3 months, please!
        """

        # Ask the question and get structured answers
        response = self.client.search(
            query=query,            # What we want to know
            depth="deep",           # Go deep, not shallow
            output_type="structured",  # Give me clean data
            structured_output_schema=CompanyInfo  # Format it like our wishlist
        )

        return response
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

現実世界への影響?

私たちは営業チームの実稼働環境でこれを使用してきましたが、これは大きな変革をもたらしました:

  • 通話前のリサーチは常に最新のものです
  • 営業担当者はアウトリーチに自信を持っています
  • 会社の重要な最新情報を随時キャッチします
  • 実際、データは時間の経過とともに悪化するのではなく、改善されます

なぜこれが重要なのか?

  1. 常に新鮮: 情報は静的データベースから取得されるのではなく、リアルタイムで収集されます
  2. 包括的: ウェブ上の複数のソースからのデータを結合します
  3. カスタマイズ可能: チームが必要とするとおりにデータを正確に構造化します
  4. 効率的: 呼び出し前のリアルタイム検索に十分な速度
  5. 保守可能: 開発者なら誰でも理解して変更できるシンプルなコード

将来のアイデア ?

可能性は無限大です!さらに進化させるためのアイデアをいくつか紹介します:

営業チーム向け:

  • 即時検索用の Slack ボット (/調査会社名)
  • LinkedIn の会社情報を表示する Chrome 拡張機能
  • CRM の自動強化

マーケティングチーム向け:

  • 競合他社のコンテンツ戦略を追跡する
  • 業界の動向を監視する
  • 潜在的なパートナーシップの機会を特定する

製品チームの場合:

  • 競合他社の追跡機能のリリース
  • 顧客の技術スタックを監視する
  • 統合の機会を特定する

自分で試してみてください?️

独自のものを構築する準備はできましたか?必要なものは次のとおりです:

  1. Linkup API キーを取得します
  2. 上記のコードをコピーします
  3. ニーズに合わせてスキーマをカスタマイズします
  4. 常に最新の企業データを展開して活用してください!

まとめ?

静的データベースの時代は終わりに近づいています。企業が一晩で方向転換し、毎週資金を調達し、毎月技術スタックを変更する世界では、リアルタイムのインテリジェンスはあれば良いだけでなく、不可欠なものです。

私たちがここで構築したものはほんの始まりにすぎません。これを次と組み合わせてみてください:

  • AI による自動インサイト
  • 業界全体のトレンド検出
  • 企業の成長のための予測分析

同様のものを構築したことがありますか?会社のデータを最新の状態に保つという課題にどのように対処していますか?コメント欄でお知らせください!

Python #api #saas #webdev #buildinpublic


☕ と最新のデータへの健全なこだわりで構築されています

以上がPython 行で Linkup を使用してリアルタイム企業インテリジェンス エンジンを構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python vs. C:重要な違​​いを理解します Python vs. C:重要な違​​いを理解します Apr 21, 2025 am 12:18 AM

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーション Web開発用のPython:主要なアプリケーション Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

See all articles